基于图模型多文档自动文摘研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-14页 |
| 第一章 引言 | 第14-26页 |
| ·多文档自动文摘 | 第14-15页 |
| ·自动文摘技术思路概述 | 第15-19页 |
| ·文本处理 | 第16-17页 |
| ·文摘生成 | 第17-18页 |
| ·文摘评测 | 第18-19页 |
| ·国内外研究现状概述 | 第19-22页 |
| ·研究概述 | 第19-21页 |
| ·代表系统 | 第21-22页 |
| ·现有方法中存在的问题 | 第22-23页 |
| ·本文的贡献 | 第23-24页 |
| ·本文的组织结构 | 第24-26页 |
| 第二章 相关工作概述 | 第26-39页 |
| ·多文档自动文摘句子打分算法 | 第26-29页 |
| ·基于特征的打分算法 | 第26-27页 |
| ·基于学习的打分算法 | 第27页 |
| ·基于图模型的打分算法 | 第27-29页 |
| ·图模型算法研究 | 第29-34页 |
| ·PageRank算法分析 | 第29-33页 |
| ·自动文摘中基于PageRank的算法 | 第33-34页 |
| ·数学背景知识介绍 | 第34-37页 |
| ·离散时间马尔可夫链 | 第34-36页 |
| ·非负矩阵分析 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第三章 文档敏感图模型与算法 | 第39-55页 |
| ·文档敏感图模型 | 第39-42页 |
| ·模型描述 | 第39-41页 |
| ·模型实现 | 第41-42页 |
| ·文档敏感打分算法 | 第42-48页 |
| ·PageRank算法模式 | 第42-43页 |
| ·自动文摘中的PageRank系列算法 | 第43-44页 |
| ·文档敏感打分算法(DsR) | 第44-46页 |
| ·DsR收敛性证明 | 第46-48页 |
| ·实验 | 第48-54页 |
| ·实验配置 | 第48-50页 |
| ·DUC 2005上的模型比较实验 | 第50页 |
| ·DUC数据集上进一步实验 | 第50-52页 |
| ·与DUC参赛系统结果比较 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 相互增强链模型与算法 | 第55-68页 |
| ·相互增强链 | 第55-58页 |
| ·查询敏感"相互增强链" | 第58-59页 |
| ·摘要模型 | 第59-63页 |
| ·句子打分 | 第59-62页 |
| ·句子选择 | 第62-63页 |
| ·实验 | 第63-67页 |
| ·实验配置 | 第63页 |
| ·相互增强打分比较 | 第63-64页 |
| ·内部与外部增强比较 | 第64-65页 |
| ·查询影响评测 | 第65-66页 |
| ·与DUC 2005参赛系统比较 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 两层相互增强打分算法 | 第68-93页 |
| ·两层相互增强打分算法 | 第68-71页 |
| ·权重矩阵设计 | 第71-73页 |
| ·查询敏感D-S MR | 第73-74页 |
| ·摘要模型 | 第74-75页 |
| ·句子打分 | 第74-75页 |
| ·句子选择 | 第75页 |
| ·实验 | 第75-87页 |
| ·实验配置 | 第75-76页 |
| ·参数设置 | 第76-82页 |
| ·不同的打分策略比较 | 第82-83页 |
| ·与DUC参赛系统比较 | 第83-84页 |
| ·讨论 | 第84-87页 |
| ·进一步个案分析 | 第87-92页 |
| ·本章小结 | 第92-93页 |
| 第六章 查询敏感相似度 | 第93-98页 |
| ·问题描述 | 第93页 |
| ·相关工作 | 第93-95页 |
| ·查询敏感相似度计算 | 第95-97页 |
| ·本章小结 | 第97-98页 |
| 总结与展望 | 第98-100页 |
| 参考文献 | 第100-113页 |
| 图表索引 | 第113-115页 |
| 已发表或录用的论文 | 第115-118页 |
| 参与项目 | 第118-119页 |
| 致谢 | 第119-120页 |
| 报送博士学位简况表 (中文) | 第120-121页 |
| 报送博士学位简况表 (英文) | 第121页 |
